树计划 家庭作业帮助服务 - Assignment Help

树计划家庭作业帮助

什么是树图?

树图只是表示一系列事件的一种方式。树图在概率上特别有用,因为它们以清晰和简单的方式记录所有可能的结果。

例:

我们来看一个简单的例子,翻一个硬币然后滚一个死。我们可能想知道得到头和4的可能性。

如果我们想要,我们可以列出所有可能的结果:

如何使用概率树或决策树

有时,您将面临一个概率问题,只是没有一个简单的解决方案。绘制概率树(或树图)是一种让您可视地看到所有可能的选择并避免产生数学错误的方式。这将如何显示使用决策树的分步过程。

如何使用概率树:步骤

示例问题:“飞机制造商有三个工厂A B和C分别生产特定飞机的50%,25%和25%。 A厂生产的飞机有百分之七十是客机,B厂生产的飞机中有25%是客机,而C工厂生产的飞机中有25%是客机。如果随机选择制造商生产的飞机,则计算飞机将成为客机的概率。

步骤1:绘制线条以表示问题中的第一组选项(在我们的例子中,3个工厂)。标记它们(我们的问题列表A B和C,这就是我们在这里使用的)。

步骤2:将百分比转换为小数,并将它们放在图中相应的分支上。对于我们的例子,50%= 0.5,而25%= 0.25。

我肯定发现决策树方法对于这个特定的问题有用。但是,根据我做家庭作业的简短经历,你可能需要注意两件事情:

1.如果一个决定(例如拉出卡片中的5个)改变了问题的状态,请确保你的分数的分母是正确的。例如,如果一个甲板上有4/52个国王,拉一个在甲板上留下3/51的国王,而不是3/52。

决策树可以指数级增长,所以在使用它们时要注意模式。如果您正在进行测试,并且忘记了一些组合规则,可以简单地测试您的测试问题(例如绘制2张卡而不是5张),可以帮助您更快地找到图案。实际上,nPr,nCr和计数原则真的很好。

我实际上曾经参与Google Code Jam的决策树(如果您有兴趣,请参阅http://code.google.com/codejam/contest/dashboard?c=186264#)。作为计算机科学学生学习概率的伟大之处在于这两个领域共享很多概念:)

种植树木的环境效益

树像地球的肺。他们呼吸二氧化碳,呼吸氧气。此外,它们为鸟类和其他野生动物提供栖息地。但是,这并不是所有的树都为我们做的!要看到有多少树是地球和人类必不可少的,我们来看下面的统计数据:

二氧化碳是温室效应的主要因素之一。树木从大气中捕获二氧化碳,制成用于植物生长的碳水化合物。他们给我们氧气回报。根据ColoradoTree.org,大约8亿吨碳储存在构成美国城市森林的树木中,这样可以节省220亿美元的控制成本。成熟的树木每年可以吸收大约48磅的二氧化碳。这棵树又释放出足够的氧气来维持两个人。

树木还有助于降低城市地区的臭氧含量。在纽约市,城市冠层增加了10%,将臭氧浓度降低了约四分之一。 (资料来源:Luley,Christopher J .; Nowak,David J. 2004.帮助清除您的城市森林烟雾:您和您的城市森林可以对臭氧做什么。)

树木通过储存水分和降低雨水的力量来减少城市径流和侵蚀。美国农业部报告说,100棵成熟的树木可以减少降雨造成的径流,达10万加仑!

树木也吸收声音,减少噪音污染。这对居住在高速公路附近的人尤其重要。在某些情况下,良好种植的树木可以将噪音污染降低10分贝。 (资料来源:新泽西森林局)

决策树学习使用决策树作为一个预测模型,将关于一个项目(在分支中表示)的观察值映射到关于项目的目标值(在叶子中表示)的结论。它是统计,数据挖掘和机器学习中使用的预测建模方法之一。目标变量可以采取一组有限值的树模型称为分类树;在这些树结构中,叶表示类标签,分支表示导致这些类标签的特征的连接。目标变量可以采用连续值(通常为实数)的决策树称为回归树。

决策树是用于确定行动过程或显示统计概率的示意性树状图。决策树的每个分支代表一个可能的决定,发生或反应。树的结构是显示如何和为什么一个选择可能导致下一个,使用分支指示每个选项是相互排斥的。

决策树是决策的图形描述和作出决定的每个潜在结果。它可以从简单到复杂的任务范围。决策树给人们一个有效和容易的方式来了解决策的潜在选择及其可能的结果范围。这有助于人们识别每个潜在的选项,并对每一个选项可以产生的风险和奖励进行权衡。

描述个人决策树

所有决策树都以具体决定开始。最初的决定是使用最终树最左边的一个小方块来描绘的。线条从框中向外拉出,代表每个潜在的选项。在每行或选项的末尾,重要的是分析结果。如果选项的结果是新决定,则在该行的末尾绘制一个框,并从该决定中提取新行,表示新选项。如果选项的结果不清楚,则在行尾绘制一个圆圈,表示问号和潜在风险。如果该选项导致决策的解决方案,该行将留空。

每行从左到右移动,决策树可以跨越长达或短于需要得到正确结论。描述决策树的人应该包括树中的所有可能的决定,结果和场景。这有助于分析,确保没有什么惊喜。

Posted on March 29, 2017 in 统计

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